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本发明涉及一种基于深度学习与模式匹配的人案物关联关系抽取方法,其中,包括:对法律文书进行分析,将法律文书化分成文书基本信息、指控内容、辩护意见、证据相关以及判决内容五大部分;进行关系定义以及实体定义,总结出所有需要抽取出的关系集合以及实体集合,根据定义的关系集合和实体集合,对法律文书进行关系标注和实体标注,训练集通过Bert‑BiLSTM‑CRF模型进行实体识别模型训练,测试集通过训练好的模型进行精确率和召回率计算;进行依存句法分析任务,在定义好关系集和实体集之后,对需要的实体、关系以及实体三元
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113011161 A
(43)申请公布日 2021.06.22
(21)申请号 202011598543.X
(22)申请日 2020.12.29
(71)申请人 中国
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